吴飞 吴超 朱强

摘 要：从人工智能教学知识点演变和人工智能学科交叉角度介绍了科教融合和产教协同进行人工智能创新人才培养的思路，同时介绍了新一代人工智能系列教材以及新一代人工智能科教平台的体系架构和AI+X微专业。

关键词：计算机课程体系;科教融合;人工智能;人才培养

一、计算机课程体系中人工智能知识点演变

为了规范计算机课程的教学，美国计算机学会（ACM）于1968年和1978年发布了计算机科学（Computer Science）课程体系Curriculum 68和Curriculum 78。1985年，ACM和IEEE CS（美国电子与电气工程师协会计算机学会）针对计算机科学课程体系成立了一个工作组（task force），共同来制订计算机科学的课程体系。这个工作组几乎每隔10年发布一个新的计算机课程体系，目前已经发布了Computing Curricula 1991，Computing Curricula 2001，Computer Science Curriculum 2013等内容。

在1968年发布的计算机课程体系中，人工智能与启发式规划（AI， heuristic programming）这一知识点首次出现，随后人工智能以人工智能与机器人（Artificial Intelligence and Robotics）和智能系统（ Intelligent Systems， IS）作为计算机专业课程体系中主要的知识点。表1给出了2001年和2013年计算机课程体系中人工智能知识点的变化。

从表1可以看出，在Computing Curricula 2001中，人工智能知识点被分为13个分支，分别为智能系统基础、搜索与优化、知识表达和推理、学习、智能体、计算机视觉、自然语言处理、模式识别、先进机器学习、机器人、知识系统、神经网络和遗传算法。由此，人工智能基本上已经形成了自己的知识体系和课程体系，已经在核心理论和应用理论上完成了整体架构的搭建和设计。在Computing Curricula 2013中，人工智能知识点被分为12个分支，分别包括智能基本问题、搜索策略基础、知识表示和推理基础、机器学习基础、高级搜索、高级知识表达和推理、不确定下推理、智能体、自然语言处理、高级机器学习、机器人、感知与机器视觉。

对1968年以来计算机课程体系中人工智能知识点内容分析表明，人工智能知识点的构成范畴走过了从强调程序设计（programming）到算法研究（model）以及功能实现（function）的不同历史阶段。在这个过程中，人工智能知识点逐渐变得明晰，2013年发布的计算机课程体系明确指出人工智能是一门研究难以通过传统方法去解决实际问题的学问之道。为此，需要研究感知（如语音识别、自然语言理解、计算机视觉）、问题求解（如搜索和规划）、行动（如机器人）以及支持任务完成的体系架构（如智能体和多智能体）。

二、多层次人工智能人才培养载体

人工智能经过60多年的演进，正呈现深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，人工智能具有辐射效应、放大效应和溢出效应，正在引发链式突破，加速新一轮科技革命和产业变革进程，成为新一轮产业变革的核心驱动力。人工智能具有增强任何领域的技术的潜力，是类似于内燃机或电力的一种“使能”技术，人工智能这一使能技术的下一步突破将来自多学科交叉内禀，形成创新之源、创新之力、赋能社会。

当前，浙江大学、武汉大学和华中科技大学相继获批人工智能交叉学科（纳入一级学科管理），345所高校获批设置人工智能本科专业、190所高校获批智能科学与技术本科专业、171所高职院校（专科）获批“人工智能技术服务”专业，我国已经形成了人工智能从本科生到研究生的较为完整的人才培养体系（见表2）。

人工智能不单纯是一门课程、一项技术、一种产品或一个应用，而是理论博大深厚、技术生机勃勃、产品落地牵引、应用赋能社会的综合生态系统。在这样一个良好生态系统中，学科、专业、课程、教材和实训平台是人才培养生态系统中不可或缺的有机元素（见表3）。

课程是人才培养的核心要素，是影响学生发展最直接的中介和变量，课程质量直接决定着人才的培养质量。教育部于2020年11月公示了首批国家级一流本科课程名单，认定5118门课程为首批国家级一流本科课程（含1559门在促进信息技术与教育教学深度融合，特别是在应对新冠肺炎疫情期间实施的大规模在线教学中做出了重要贡献的原2017年、2018年国家精品在线开放课程和国家虚拟仿真实验教学项目）。其中，线上一流课程1875门，虚拟仿真实验教学一流课程728门，线下一流课程1463门，线上线下混合式一流课程868门，社会实践一流课程184门。在这些课程中，有一批人工智能一流本科课程，如“人工智能：模型与算法”（浙江大学吴飞）、“人工智能原理”（同济大学苗夺谦）、“人工智能导论”（浙江工业大学王万良）、“人工智能实践：Tensorflow笔记”（北京大学曹健）、“人工智能与信息社会”（北京大学陈斌）、“大数据机器学习”（清华大学袁春）、“无人驾驶车人工智能与创新设计的虚拟仿真实践教学”（北京科技大学覃京燕）、“人工智能思想与方法”（北京语言大学于东）、“网络与人工智能法”（南京航空航天大学王建文）、“人工智能基础”（山东交通学院）。

教材是国家事权，体现了教育思想、理念和内容，也是教师教和学生学的依据。2018年3月，高等教育出版社联合国家新一代人工智能战略咨询委员会在北京组织成立了“新一代人工智能系列教材”编委会，由潘云鹤院士担任编委会主任。“新一代人工智能系列教材”包含人工智能基础理论、算法模型、技术系统、硬件芯片和伦理安全以及“智能+”学科交叉等方面内容以及实践系列教材。新一代人工智能系列教材由来自浙江大学、北京大学、清华大学、上海交通大学、复旦大学、西安交通大学、天津大学、哈尔滨工业大学、同济大学、西安电子科技大学、南开大学、桂林电子科技大学、南京理工大学、四川大学、北京理工大学、微软亚洲研究院等高校和研究机构研究人员参与编写。目前《人工智能导论：模型与算法》《可视化导论》《智能产品设计》三本教材已经出版，且均在“爱课程（中国大学MOOC）”发布了在线课程，选修人員超过20万。其中已经出版教材所对应的在线课程“人工智能导论：模型与算法”和“设计思维与创新设计”入选首批国家级一流本科课程（线上课程）。《自然语言处理》《人脸图像合成与识别》《模式识别》《金融智能理论与实践》《人工智能与数字经济》和《物联网安全》将于近期出版。《自主智能运动系统》《人工智能芯片与系统》《神经认知学》《人工智能伦理》《人工智能伦理与安全》《媒体计算》《人工智能逻辑》《生物信息智能分析与处理》《数字生态：人工智能与区块链》《人工智能内生安全》《数据科学前沿技术导论》《深度学习基础》《计算机视觉》等相关教材也将在其后陆续出版。

三、新一代人工智能科教平台

当前，计算机教育正从“知识本位教育”（Knowledge Based Education）转向“能力本位教育”（Competency Based Education），从而实现知和行的统一。

浙江大学于2019年设立图灵班，与全国35所高校一起开始招收第一批人工智能本科专业学生。在学生培养过程中，树立“厚基础、促交叉、重实践”的教学理念，即要求学生系统了解人工智能的基本概念和基础算法，掌握人工智能脉络体系，体会具能、使能和赋能的手段，从算法层面对人工智能技术“知其意，悟其理，守其则，践其行”[1]。为了加强学生培养，浙江大学发布了“智海——新一代人工智能科教平台”，寓意为“有智之能，方可驱动时代变革;有海之容，便可赋能万物更新”。

“智海”汇聚了前沿技术和产业资源，联动政校企力量，搭建开源、开放、互通的新一代人工智能生态体系，深度聚焦人工智能人才培养、学科交叉和人工智能生态建设，推动人工智能交叉学科范式变革、赋能场景应用。为了实现这样的教学理念，智海平台将创新技术需求和教学实践场景紧密结合，在Mindspore、ModelArts和飞浆等人工智能编程框架的支持下，鼓励学生研发基于国产人工智能软硬件体系的人工智能算子库和应用场景模型，架构支持跨学校、跨学科的人工智能科教创新社区，开源开放案例、算法、模型、数据和应用场景等，通过AI+X行业应用、人工智能微专业和人工智能微认证等模式，创新产教融合、科研育人的人才培养模式，汇聚高校和企业力量，在科教融合和创新人才培养等国家重大战略背景下，推动人才链、科研链、产业链和创新链的高层次融合，为构筑人工智能发展的先发优势培养战略资源（见图1）。

为了促进学科交叉融合，探索科教融合、产教协同的人工智能一流人才培养模式，浙江大学、复旦大学、上海交通大学、南京大学、中国科学技术大学和同济大学于2021年联合推出了“AI+X”微专业（见图2）。“AI+X”微专业已于4月9日向浙江大学、上海交通大学、复旦大学、南京大学、中国科学技术大学和同济大学的300名学生开放。通过共建共选、学分互认、证书共签和SPOC授课形式运行“AI+X”微专业，这一模式创新了面向长三角高等教育深度合作形式，保证了微专业课程的高质量与高水平，促进教育链、人才链、产业链和创新链的有效衔接，为构筑人工智能发展先发优势培养战略资源力量。

我们相信，在契合人工智能教育特性的具备教学、试验和评测等功能的新型教育平台的辅助下，科教融合这一形式的教学方法将促进以人才培育、科技创新为使命的人才培养，育人、研究和产教协同的科教融合培养平台，将推进大跨度的学科交叉融合，大范围的技术与产业、学校与企业融合。

四、结论

2020年的6月16日，潘云鹤院士与其他人工智能领域的年轻学者，在《自然》子刊《机器智能》上发布了《中国迈向新一代人工智能》的文章，全景式扫描了中国新一代人工智能的形成过程和发展现状[2]。同时指出，中国今后新一代人工智能发展将面临如下挑战：大力培养人工智能本土一流人才;加强学科交叉下的人工智能理论突破;规范人工智能伦理道德;全面构建中国人工智能发展生态。

致天下之治者在人才，成天下之才者在教化。我们相信在这样一个伟大的历史时刻，高等学校即将肩负起人工智能人才培养的伟大历史使命，与政府、企业和相关联盟一起，人工智能教育先行，产学协作，引领创新。人工智能是使能技术，具有一种溢出带动性很强的头雁效应，一定能赋能社会。

人工智能不单是学校教育，而是内涵丰富的科教融合和产教协同，每一个大胆尝试的“X”都是汇聚前沿技术和产业资源，联动政校企力量，推动人工智能人才培养、学科交叉和人工智能生态（AI ecosystem）建设，实现交叉学科范式变革、赋能场景应用。在这个生态系统中，每个参与融合的元素都会郁郁葱葱、乘势

而长。

“凡贵通者，贵其能用之也”，1955年人工智能登上历史舞台的初心非常简单，人工智能每一次成绩的取得必将推动社会的巨大进步，人工智能最终必将为人类社会带来辉煌的巨变。

参考文献：

[1]吴飞，杨洋，何钦铭.人工智能本科专业课程设置思考：厘清内涵、促进交叉、赋能应用[J].中国大学教學，2019（2）：14-19.

[2]WU F， LU C， ZHU M， et al. Towards a new generation of artificial intelligence in China[J]. Nature Machine Intelligence， 2020， 2（6）：312-316.

[责任编辑：余大品]